EMPREGO FORMAL NO BRASIL: uma análise a partir de variáveis macroeconômicas

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1 EMPREGO FORMAL NO BRASIL: uma análise a partir de variáveis macroeconômicas Márcia Cristina Scherar Klein 1 Cristiano Stamm 2 Resumo: O período entre 1970 e 2000 foi marcado por grandes transformações na divisão social do trabalho tendo impacto em variáveis macroeconômicas. A partir de variáveis como PIB, taxa de juros, importação e inflação, qual é a influência dessas no emprego formal no Brasil em anos mais recentes? Para essa análise desses dados foi utilizado o modelo econométrico de séries temporais e realizados os seus testes para os anos de 2002 a No modelo estimado as variáveis inflação e taxa de juros impactaram positivamente no emprego formal no Brasil, já variável PIB não impactou significativamente no modelo estimado, apenas a variável importação impactou negativamente. Palavras-Chave: Emprego formal; Séries temporais; Variáveis macroeconômicas. Abstract: The period between 1970 and 2000 was marked by major changes in the social division of labor having impact on macroeconomic variables. From variables such as PIB, interest rates, import and inflation, which is the influence of those in formal employment in Brazil in recent years? For this analysis of these data was used econometric time series model and performed their tests for the years 2002 to The model estimated the variables inflation and interest rates had a positive impact on formal employment in Brazil, since PIB variable not significantly impacted the estimated model, only the import variable impacted negatively. Keywords: Formal employment; Time series; macroeconomic variables. 1 Economista e Mestranda em Economia pela Universidade Estadual do Oeste do Paraná UNIOESTE/Campus de Toledo. marciascherer2@gmail.com 2 Economista e Mestre em Desenvolvimento Regional e Agronegócio pela Universidade Estadual do Oeste do Paraná UNIOESTE/Campus de Toledo. Doutor em Planejamento Urbano e Regional pela UFRGS. Professor do Programa de Mestrado em Economia e do Programa de Mestrado e Doutorado em Desenvolvimento Regional e Agronegócio da UNIOESTE/Toledo. Membro do Grupo de Pesquisa do GEPEC. stamm_br@yahoo.com.br 1

2 EMPREGO FORMAL NO BRASIL: uma análise a partir de variáveis macroeconômicas 1 INTRODUÇÃO A partir da década de 1950, grandes transformações ocorreram na distribuição das atividades econômicas devido à rapidez das modificações tecnológicas e à aceleração do processo de inovação, associados à flexibilização das formas de produção (HARVEY, 1994). As transformações ocorridas a partir do estilo tecnológico de produção redefiniram as bases das mesorregiões brasileiras. Da mesma forma, modificaram a forma estrutural, funcional e de articulação dos territórios. A imposição de sistemas técnicos de ordem hegemônica reconfiguraram os espaços e tornaram uns mais dinâmicos que outros nesse processo de transformação a partir da concentração e centralização dos capitais (SANTOS, 1996). O período entre 1970 e 2000 foi marcado por grandes transformações na divisão social do trabalho. O processo de modernização das atividades agropecuárias, a tecnificação e a industrialização da agricultura afetaram a estrutura fundiária, as relações de produção, a pauta de produtos cultivados, os sistemas agrícolas, o habitat e a paisagem rural, e as densidades demográficas rurais (CORRÊA, 1986). Na questão do perfil da divisão social do trabalho, o país iniciou sua transição de um estilo fordista de produção, caracterizado pela produção e consumo em massa, para novas atividades que se utilizam de um estilo de acumulação flexível. Esta forma flexível de produção baseava-se no surgimento de ramos de produção inteiramente novos, novas maneiras de fornecimento de serviços financeiros, novos mercados e, sobretudo, taxas altamente intensificadas de inovação comercial, tecnológica e organizacional (HARVEY, 1994). Já o processo de industrialização no Brasil aconteceu de forma desigual, o que resultou no crescimento e desenvolvimento diferenciado de algumas regiões e cidades. Isso se deve a fatores como a, proximidade aos grandes centros industriais do país, estímulo exercido pelas políticas públicas, entre outras (VASCONCELOS, 1999). Todas estas transformações ao longo do tempo afetaram tanto positivamente quanto negativamente variáveis macroeconômicas como produto interno bruto, taxa de juros, importação e inflação. A variável de produto interno bruto está diretamente relacionado a produção e, dessa forma, ao emprego. Já a variável taxa de juros está diretamente relacionada com os investimentos realizados tanto para melhoria quanto para ampliação da base produtiva e consequentemente impacta na geração ou não de novos postos de trabalho. As importações de forma demasiada impactam na geração de emprego uma que os investimentos deixam de ser realizados internamente para privilegiar a compra de 2

3 produtos acabados e normalmente de alto valor agregado. Por último, mas não menos importante, tem a variável da inflação que coroe o poder de compra dos consumidores o que acaba afetando diretamente o emprego em diversos setores. Nesse sentido, esta pesquisa servirá para responder aos seguintes questionamentos: Quais das variáveis acima mais impactam no emprego formal brasileiro? Quais das variáveis afetam positivamente ou negativamente o emprego formal? Em qual nível o modelo estimado se torna estacionário? Tendo essas questões como balizadoras ao desenvolvimento do trabalho, o objetivo do mesmo é analisar a influência de variáveis macroeconômicas em relação ao emprego formal no Brasil no período de 2002 a Esta pesquisa além de estudar quais das variáveis mais afetam o emprego formal no Brasil passa a ser uma forma de interpretação alternativa do crescimento do emprego brasileiro, e assim incentivar o poder de decisão dos formuladores de políticas públicas a investirem mais nos campos que mais afetam o emprego, tendo em vista o crescimento e desenvolvimento do país. É neste sentido que a pesquisa se torna atraente, apontando para a importância em se estudar o impacto de variáveis macroeconômicas na geração ou não do emprego formal no Brasil. 2. DESENVOLVIMENTO TEÓRICO O surgimento do mercado de trabalho está ligado ao sistema capitalista de produção e da consequente utilização do trabalho em larga escala. Não diferente do que acontece num mercado comum, há vendedores (empregados) e compradores (empresários ou empregadores) de uma mercadoria, neste caso a mão de obra ou a força do trabalho (GREMAUD et al., 2004, p. 381). O mercado de trabalho é aquele que aloca os trabalhadores para os empregos e coordena as decisões de emprego (EHRENBERG; SMITH, 2000, p. 30). Essa negociação entre as partes envolvidas na compra e venda da força de trabalho determina o nível de salário, o nível de emprego, as condições de trabalho e os demais aspectos relativos às relações entre capital e trabalho (GREMAUD et al., 2004, p. 381). A economia do trabalho aponta a existência de uma dupla condição no mercado de trabalho: o mercado primário e o mercado secundário. Os empregos oferecidos no mercado primário de trabalho requerem maior nível de qualificação, apresentam salários relativamente elevados, estabilidade, melhores condições e oportunidades de progresso. Por sua vez, os empregos do mercado secundário de trabalho, normalmente mais precarizados, caracterizam-se por oferecer salários mais baixos, relações instáveis e sem perspectivas, além de apresentarem piores condições para o seu desenvolvimento, neste 3

4 setor considera-se que os retornos da educação e experiências estejam próximos de zero (EHRENBERG; SMITH, 2000, p. 385). Em relação ao mercado de trabalho e às relações existentes entre as partes envolvidas, empregado e empregador, identificam-se o mercado de trabalho formal e o mercado de trabalho informal: o primeiro conta com relações contratuais de trabalho e com legislação específica que a regulamenta, já o segundo utiliza-se de regras de funcionamento com um mínimo de interferência governamental (GREMAUD et al., 2004, p. 381). Em termos macroeconômicos, o mercado de trabalho é condicionado pelos movimentos da dinâmica produtiva. A relação que se estabelece entre o crescimento econômico e a demanda por trabalhadores é positiva, com alguns setores apresentando um impacto maior, relativamente, sobretudo aqueles intensivos em trabalho. Nesse sentido, percebe-se que o Brasil tem passado, ao longo dos últimos anos, por profundas transformações no cenário econômico, que refletiram e que continuam refletindo em importantes mudanças nos setores da economia brasileira, em especial no mercado de trabalho (ROCHA; CAMPO; BITTENCOURT, 2010, p. 143). Dentre essas mudanças Chahad (2003, p. 205) destaca, além dos acontecimentos naturais de uma economia que busca o crescimento, mesmo que muitas vezes sem muito sucesso, as ocorridas na década de 1990, tais como a abertura comercial, a reforma do papel do Estado, a estabilidade de preços, o avanço tecnológico, a integração em blocos econômicos, o surgimento de formas atípicas de contrato de trabalho, o avanço da negociação coletiva, a busca da flexibilidade nas relações de emprego, as quais, entre outras, têm afetado significativamente o mercado de trabalho e ainda continuam afetando. As mudanças apontadas pelo autor influenciaram muito além das principais variáveis que compõem o mercado de trabalho, pois a dinâmica e as estruturas regionais, setoriais e ocupacionais também foram afetadas. Chahad (2003, p ), tratou dessas transições classificando-as em seis etapas, descritas a seguir. A primeira transição pela qual a economia brasileira passou, segundo o autor, referese ao controle da inflação, através do Plano Real, que trouxe consigo o fim do imposto inflacionário e implicações positivas na diminuição da pobreza. Em contrapartida, originou taxas de desemprego aberto maiores, assim como um aumento do trabalho informal. A segunda transição pontuada pelo autor é em relação à passagem de uma economia fechada para a economia aberta. Cabe destacar que essa liberação econômica traz consigo características que afetam profundamente o mercado de trabalho, uma vez que as tecnologias vindas do exterior são altamente poupadoras de mão de obra, o que ocasiona o aumento da taxa de desemprego e, ainda, consequências sobre o mercado de bens e serviços. 4

5 A terceira transição diz respeito às novas formas de ocupação e aos novos contratos de trabalho, como o processo de informalidade. Esses aspectos têm contribuído para a flexibilização das relações de emprego, motivadas pela reforma trabalhista, tributária e previdenciária de forma incompleta. A quarta transição diz respeito à modificação do papel do Estado na sociedade para um papel mais orientado à fiscalização e regulação da economia do que para os estímulos à promoção direta da produção em ambos os setores, privado e público. Além disso, pode se destacar o investimento do estado, praticamente nos últimos 15 anos, em programas de assistência social, beneficiando uma pequena parcela da população de baixa renda. Em relação à quinta transição, Chahad (2003) aponta o processo de inovação tecnológica, nos primórdios da abertura comercial, em consequência das crescentes pressões por maior competitividade e produtividade nas empresas. Já a sexta e última transição, segundo o autor, refere-se a dois aspectos do elemento demográfico: primeiramente, as taxas de desemprego nas áreas urbanas do país, onde se concentra grande parte das ocupações brasileiras; quanto ao segundo aspecto, refere-se à chamada onda-jovem, decorrente do nascimento nas últimas décadas de um grande número de pessoas que agora participam do mercado de trabalho. Com base nessas transições descritas por Chahad (2003) se observa a vinculação dessas mudanças a algumas variáveis macroeconômicas as quais afetam o emprego no Brasil. Tais vinculações podem ser assim relacionadas: a abertura comercial com o papel das importações e do PIB; a estabilidade dos preços com a inflação; e, a taxa de juros com o processo de inovação tecnológica, processo que o país passou após sua abertura comercial, ou seja, uma taxa de juros muito elevada torna o crédito mais caro inibindo tanto o consumo quanto os investimentos nos setores produtivos, a formação bruta de capital fixo e consequentemente a geração de emprego e renda. Levando em consideração o longo prazo, nota-se que alguns fatores impedem a procura de mão de obra, como o avanço da tecnologia e a expansão da produtividade, ambos relacionados aos seus investimentos e a taxa de juros. Porém, de acordo Piffer (2009), um setor que tem um crescimento significativo ao longo do tempo pode gerar encadeamentos que estimularam outros setores da economia, impactando no emprego e na renda do país. 3. METODOLOGIA Nesta pesquisa, foi utilizado dados secundários trimestrais para o período de 2002 a O emprego formal foi a variável dependente utilizada neste estudo, se justificando pela necessidade da criação de trabalho, pois quanto mais diversificado for a economia, 5

6 consequentemente irá aumentar a geração de empregos formais. Para o entendimento da pesquisa o emprego formal é aquela atividade remunerada que a pessoa tem alguma ligação empregatícia com a empresa, a qual deverá pagar encargos sociais por cada funcionário registrado. Já as variáveis independentes utilizadas neste estudo foram: PIB (produto interno bruto), inflação, taxa de juros e a importação. Os dados necessários à pesquisa foram coletados do Cadastro Geral de Empregados e Desempregados (CAGED), disponibilizado pelo Ministério do Trabalho e Emprego (MTE), no Ipeadata (Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada) e no AliceWeb para o Brasil no período de 2002 a 2013, os dados foram coletados trimestralmente, resultando assim em 48 observações. No banco de dados do AliceWeb foram coletados os dados da importação. A importação corresponde à entrada de mercadorias originárias do exterior, sem retorno previsto, os valores estão em milhões de dólares e são dados mensais, sendo assim transformado para trimestral. A variável dependente (emprego formal total) foi coletada do banco de dados do CAGED, o emprego total corresponde ao total do emprego formal criado mensalmente, assim como feito com os dados da importação, foram somados de três em três meses para se tornar trimestral, sendo assim cada ano obteve quatro trimestres. Já no banco de dados do Ipeadata foram coletados os dados para a inflação, taxa de juros e PIB. Para a inflação escolheu-se utilizar o índice Índice geral dos preços oferta global (IGP-OG) disponibilizado pela Fundação Getúlio Vargas. Os dados disponibilizados eram mensais e em unidade (% a.m.) sendo transformado para trimestral, utilizando a fórmula 1: I m=[(1+i 1). (1+i 2). (1+i 3)] 1/n -1 (1) Sendo que: i m: Taxa média de inflação trimestral no Brasil i 1: Taxa de inflação no primeiro mês no Brasil i 2: Taxa de inflação no segundo mês no Brasil i 3: Taxa de inflação no terceiro mês no Brasil n: número de taxas analisadas Já a taxa de juros utilizada foi a taxa Overnight/Selic, sendo que esta taxa é a média dos juros que o Governo paga aos bancos que lhe emprestaram dinheiro. Refere-se à média do mês. Serve de referência para outras taxas de juros do país. A taxa Selic é a taxa básica de juros da economia. O Banco Central do Brasil disponibiliza os dados para o Ipeadata. Como nos outros casos citados anteriormente, a taxa de juros Overnight/Selic era mensal (% a.m.), sendo transformado trimestralmente de acordo com a fórmula 1. 6

7 E por fim, foi utilizado o PIB (produto interno bruto) a preços de mercado, os dados já estavam trimestralmente e em milhões de reais, assim sendo, foi necessário deflacionar os dados. O deflator utilizado foi o IGP-DI (Índice Geral de Preços - Disponibilidade Interna), e assim, os dados foram deflacionados com base no quarto trimestre do ano de Análises e testes Neste tópico serão apresentados as análises e testes para se saber se as séries são estacionárias ou não estacionárias e em que nível se tornam estacionárias. Para obter o teste de estacionariedade foi necessário realizar o teste de raiz unitária, sendo neste estudo utilizado o teste de Dickey-Fuller aumentado. Depois de realizado o teste de raiz unitária, passou para os testes de cointegração, os quais servem para saber se as séries são cointegradas e se apresentam uma relação de longo prazo ou de equilíbrio entre elas, e para isso foi realizado o teste de Engle-Granger aumentado (este teste mostra se o erro é estacionário ou não estacionário), o teste de Durbin-Watson (indica presença ou ausência de cointegração), e o teste de Johansen (aponta quantos vetores de cointegração existe no modelo, ou seja, mostra quantas variáveis estão cointegradas entre si). Também foi realizado o teste de causalidade de Granger que permite detectar estatisticamente uma direção de causalidade (relação temporal de causa e efeito). E por fim foi utilizado o modelo VEC (modelo de correção de erro vetorial) para corrigir o erro. Todos esses testes estão explicado com mais detalhes a seguir. Uma série temporal é uma sequência de dados numéricos no qual cada item é associado a um instante no tempo. As séries temporais podem ser estacionárias ou não estacionárias (GUJARATI; PORTER, 2011). Um processo estocástico é estacionário se sua média e variância forem constantes ao longo do tempo e o valor da covariância entre os dois períodos de tempo depender apenas da distância, do intervalo ou da defasagem entre os dois períodos e não o tempo real ao qual a covariância é computada (GUJARATI; PORTER, 2011, p.734). Ainda de acordo com os autores, o teste de estacionariedade que se tornou amplamente popular nos últimos anos é o teste de raiz unitária que é uma situação de não estacionariedade. Em um nível formal, a estacionariedade fraca pode ser verificada ao descobrirmos se a série temporal contém uma raiz unitária. Para testar a hipótese nula de existência de uma raiz unitária, foi utilizado o teste de Dickey-Fuller aumentado (ADF), como descrito pela equação (2), em que, H 0 representa δ = 0. 7

8 Sendo que: X: é a variável de interesse; T: a variável tendência; : erro aleatório; N: número de defasagens; (2) A regressão de uma variável de série temporal sobre uma ou mais variáveis de séries temporais pode proporcionar resultados sem sentido ou espúrios. Esse fenômeno é conhecido como regressão espúria. Uma forma de prevenir-se contra ela, de acordo com Gujarati e Porter (2011, p.762) é descobrir se as séries temporais são cointegradas. Ainda de acordo com os autores, a cointegração significa que, a despeito de ser individualmente não estacionária, uma combinação linear de duas ou mais séries temporais pode ser estacionária. Mais precisamente, esse teste permite determinar se as variáveis possuem ou não um relacionamento (equilíbrio) de longo prazo. Já os testes de Engle-Granger e Engle-Granger aumentado foram utilizados para descobrir se duas ou mais séries temporais são cointegradas. A cointegração de duas ou mais séries temporais sugere que há relação de longo prazo, ou de equilíbrio entre elas. Para realizar o teste de Engle-Granger aumentado aplicou-se o teste ADF ao erro para determinar se o erro é estacionário ou não estacionário em nível. Para melhor precisão nos dados também foi realizado o teste de Durbin-Watson para identificar se as equações são cointegradas, utilizando-se o valor da estatística d da equação cointegrante. Hipóteses: H0: d = 0 indica presença de cointegração. H1: d 0 indica ausência de cointegração. Níveis de significância baseado em Sangran e Bhervara: 1% - 0,511 5%- 0,386 10% - 0,322 Outro teste realizado foi o de Johansen para saber se as equações são cointegradas. No caso da metodologia de Johansen foi necessário determinar a ordem da defasagem de, pois esse procedimento tem como base a hipótese de que, ao se introduzir um número suficiente de defasagens, é possível se obter uma estrutura de resíduos bem comportados, isto é, estacionários. Para a tomada de decisão em relação ao número de defasagens que devem ser aplicadas para se obter uma estrutura de ruído branco, utilizou-se os critérios Akaike Information Criterion (AIC) e o Schwarz Bayesian Criterion (SBC). Se as séries temporais de uma regressão são cointegradas elas apresentam relações de longo prazo entre elas, ou seja, chamado equilíbrio de longo prazo. Para fazer 8

9 análises de curto prazo utilizou-se no modelo um mecanismo de correção de erro. Neste caso o resultado mediu o tempo de ajuste para choques de curto prazo nas séries. O mecanismo de correlação de erro desenvolvido por Engle e Granger é um meio de reconciliar o comportamento de curto prazo de uma variável econômica com o seu comportamento de longo prazo (GUJARATI;PORTER. 2011,p.762). Ainda foram aplicados os testes de causalidade de Granger o qual permite estabelecer a ordenação das variáveis no modelo estimado, sendo feita com base na causalidade entre as variáveis. O teste assume que o futuro não pode causar o passado nem o presente (NETO, 2007, p. 58). Em termos mais formais, o teste envolveu estimar as seguintes regressões: (3) (4) Sendo que: u it: são os resíduos que se assume serem não-correlacionados. A equação (3) postula que valores correntes de X estão relacionados a valores passados do próprio X assim como a valores defasados de Y. A equação (4), por outro lado, postula um comportamento similar para a variável Y. De acordo com Neto (2007, p. 58) após a estimação, há quatro casos diferentes: Causalidade unilateral de Y para X quando os coeficientes estimados pela equação 3 para a variável defasada Y são conjuntamente diferente de zero, e quando o conjunto de coeficientes estimados na equação 4 para a variável X não forem estatisticamente diferente de zero. Causalidade unilateral de X para Y quando o conjunto de coeficientes defasados para a variável Y na equação 3 não for estatisticamente diferente de zero e o conjunto de coeficiente defasados para a variável X na equação 4 for estatisticamente diferente de zero. Causalidade bidirecional ou simultaneidade quando os conjuntos de coeficientes defasados de X e Y forem estatisticamente diferentes de zero em ambas as regressões. Independência quando, em ambas as regressões, os conjuntos de coeficientes defasados de X e Y não forem estatisticamente diferente de zero. Neste caso foi utilizado o modelo de correção de erros vetorial (VEC) para corrigir o erro, uma vez que se trabalha com séries não estacionárias que apresentam relação de cointegração. O princípio por trás desses modelos é que existe uma relação de equilíbrio de longo prazo entre as variáveis econômicas, no entanto, no curto prazo estas podem apresentar 9

10 desequilíbrios. Com o modelo de correção de erros, a proporção do desequilíbrio de um período (de erro, interpretado como um movimento para longe do caminho de equilíbrio de longo prazo) é gradualmente corrigida através de ajustes parciais no curto prazo. Os resultados da pesquisa foram apresentados em tabelas para que assim pudesse facilitar a visualização dos resultados. O programa utilizado para rodar os modelos econométrico foi o Eviews RESULTADOS Ao analisar o ajuste do modelo, pode-se dizer que está bem ajustado, pois o R² mostra que 78% das variações da variável dependente (emprego formal total) é explicado pelas variações das variáveis independentes (importação, inflação, produto interno bruto e taxa de juros) e o restante explicado pelo erro. Ao nível de 1% de significância rejeita-se a hipótese nula H 0, com isso mostra-se que o intercepto é estatisticamente diferente de zero, ou seja, não passará pela origem, ou seja, pelo menos um parâmetro é estatisticamente diferente de zero, neste caso B 2 é estatisticamente diferente de zero. Ao variar uma unidade na importação irá ocorrer uma variação no mesmo sentido de 3,42 unidades de emprego formal total. Com nível de 10% de significância não rejeita-se a hipótese nula H 0 com isso B 3 é estatisticamente igual a zero. Ao variar uma unidade da média de inflação irá ocorrer uma variação no sentido contrário de 15,07 unidades no emprego formal total. Com esse mesmo nível de significância B 4 é estatisticamente igual a zero. Ao variar uma unidade do produto interno bruto irá ocorrer uma variação no sentido contrário de 0,06 unidades do emprego formal total. B 5 também foi estatisticamente diferente de zero, o que quer dizer que, ao variar uma unidade na média de taxa de juros irá ocorrer uma variação no sentido contrário de 139,23 unidades do emprego formal total. O passo seguinte foi realizar o teste de raiz unitária. Para tanto, aplicou-se o teste de Dickey-Fuller Aumentado (ADF) para verificar a estacionariedade das séries. A hipótese nula é a existência de raiz unitária e, neste caso, a série não é estacionária, contra a hipótese alternativa de que não existe raiz unitária e a série é estacionária. A sequência de execução do teste de estacionariedade consistiu em estabelecer as diferentes combinações de especificação do teste e minimizar o critério baseado no AIC (Akaike Information Criterion), obtendo-se os resultados apresentados na Tabela 1. 10

11 Tabela 1 - Resultado do teste ADF para identificação de estacionariedade para primeira diferença, Brasil, de 2002 a 2013 Variável Teste ADF Valor crítico do teste ADF 1% 5% 10% Número de defasagens D(ET) * D(ET) * D(ET) * D(IM) * D(IM) * D(IM) * D(IN) * D(IN) * D(IN) * D(PIB) * D(PIB) * D(PIB) * D(TX) * D(TX) * D(TX) * Fonte: Dados da Pesquisa. Nota: (*) nível de 1%. Especificação AIC SBC Com Com tendência e Sem e sem tendência Com Com tendência e Sem e sem tendência Com Com tendência e Sem e sem tendência Com Com tendência e Sem e sem tendência Com Com tendência e Sem e sem tendência Foram realizados os testes em nível e em primeira diferença, constando-se que todas as séries não são estacionárias em nível, porém se tornam estacionárias em primeira diferença, ou seja, são estacionárias de ordem 1, e por este motivo só foram apresentados os valores em primeira diferença. A minimização do critério AIC indica as defasagens e as especificações do teste. Todas as variáveis foram estacionárias em primeira diferença ao nível de 1% de significância, apresentando algumas divergências quanto ao número de defasagens necessárias e a especificação do teste. Para a variável PIB foram necessárias duas defasagens para se tornar estacionária para os três modelos de equações (com, com tendência e e sem e sem tendência), porém no modelo com obteve o menor critério AIC. Já a variável importação foi necessário quatro defasagens, sendo o teste especificado com de acordo com o critério AIC, e a variável média de inflação foi necessário uma defasagem para se 11

12 tornar estacionária para os três modelos de equações, porem foi no modelo sem e sem tendência que se obteve o menor critério AIC. A variável emprego formal total se tornou estacionária com duas defasagens, sendo o teste especificado com de acordo com o critério AIC. E a variável média da taxa de juros precisou de apenas uma defasagem para se tornar estacionária, sendo o teste especificado sem e sem tendência de acordo com o critério AIC. Como foi verificada a estacionariedade das séries na primeira diferença foi necessário testar a cointegração entre elas para identificar se existia relação de longo prazo. O teste Dubin-Watson mostrou que o modelo é cointegrante, ou seja, existe uma relação de longo prazo entre as variáveis. Valor de d = 1, Ao nível de significância de 1%, não rejeita H 0, portanto d é igual à zero, assim o modelo é cointegrante. O passo seguinte foi realizar o teste de Engle-Granger aumentado para verificar a estacionariedade do erro. A hipótese nula foi de que o erro não é estacionário, contra a hipótese alternativa de que o erro é estacionário. A sequência de execução do teste de estacionariedade consistiu em estabelecer as diferentes combinações de especificação do teste e minimizar o critério baseado no AIC (Akaike Information Criterion), obtendo-se os resultados apresentados na Tabela 2. Tabela 2 - Resultado do teste Engle-Granger Aumentado para identificação de estacionariedade do erro em nível, Brasil, de 2002 a 2013 Variável Teste ADF Valor crítico do teste ADF 1% 5% 10% Número de defasagens Erro ** Erro ** Erro * Fonte: Dados da Pesquisa. Nota: (*) nível de 1%; (**) nível de 5%. Especificação AIC SBC Com Com tendência e Sem e sem tendência O teste de cointegração de Engle-Granger Aumentado mostrou que o erro é estacionário em nível, sendo necessárias quatro defasagens para se tornar estacionário a 5% de significância, sendo o teste especificado com e com tendência de acordo com o critério AIC. 12

13 A relação estável entre as variáveis foi verificada por intermédio de teste de cointegração entre as séries, sendo utilizado o procedimento de Johansen, apresentado na Tabela 3. Tabela 3 - Defasagens consideradas, nível de significância dos testes de trace e do máximo auto valor para vetores de cointegração, especificação do teste para o teste de Johansen, Brasil, 2002 a 2013 Defasagens e significância Número de vetores de cointegração Teste do Trace Máximo autovalor Especificação 1(*) 1 2 Sem e sem tendência 1(**) 2 2 Sem e sem tendência 1(*) 1 2 Com, sem tendência, sem linear 1(**) 2 2 Com, sem tendência, sem linear 2(*) 1 - Com, sem tendência, com linear 2(**) 1 1 Com, sem tendência, com linear Fonte: Dados da Pesquisa. Nota: (*) nível de 1%; (**) nível de 5%. O teste de Johansen indicou no teste de Trace sem e sem tendência, considerando ausência de tendência determinística nos dados, que ao nível de 5% de significância indica a presença de dois vetores de cointegração, já ao nível de 1% de significância indica a presença de um vetor cointegração. No teste de Max-Engeinvalue indicou a presença de dois vetores de cointegração tanto ao nível de 5% e 1% de significância. Já com e sem tendência, considerando ausência de tendência determinística nos dados no teste de Trace que ao nível de 5% de significância indicou a presença de dois vetores cointegrantes, já ao nível de 1% de significância indicou a presença de um vetor cointegrante. No teste de Max-Engeinvalue indicou a presença de dois vetores cointegrantes tanto ao nível de 5% e 1% de significância. E, por fim, foi realizado o teste com e sem tendência, considerando tendência determinística linear nos dados no teste de Trace indicando que existe um vetor cointegrante ao nível de 5% e 1% de significância. Já no teste Max-Engeinvalue indicou um vetor cointegrante ao nível de 5% de significância, já ao nível de 1% de significância indicou que não existe vetores cointegrantes. O teste de causalidade de Granger permitiram detectar estatisticamente uma direção de causalidade (relação temporal de causa e efeito). Neste teste, a hipótese nula foi a não causalidade entre as variáveis, ou seja, nulidade na relação temporal de causa e efeito. A hipótese alternativa foi uma direção de causalidade entre as variáveis, neste caso foi dito 13

14 que a primeira variável causa, no sentido de Granger, a segunda variável (NETO, 2007, p.77). O teste de causalidade de Granger é apresentado na Tabela 4. Tabela 4 - Teste de causalidade de Granger para uma defasagem Hipótese Nula Estatística F Probabilidade IM não causa ET ET não causa IM IN não causa ET ET não causa IN PIB não causa ET ET não causa PIB TX não causa ET ET não causa TX Fonte: Dados da Pesquisa. Ao nível de 1% de significância rejeitou-se a hipótese nula H 0, ou seja, a importação causa efeito Granger no emprego formal total, e ao nível de 1% de significância rejeitou-se a hipótese nula H 0, ou seja, o emprego formal total causa efeito Granger na importação. Neste caso ocorreu causalidade bidirecional. Já nível de 10% de significância não se rejeitou a hipótese nula H 0, a inflação não causou efeito Granger no emprego formal total, e ao nível de 10% de significância não se rejeita a hipótese nula H 0, o emprego formal total causa efeito Granger na inflação. Aqui ficou evidente a causalidade independente. Para a variável PIB, com o nível de 1% de significância, rejeita-se a hipótese nula H 0, o PIB causa efeito Granger no emprego formal total, e ao nível de 5% de significância rejeitou-se a hipótese nula H 0, ou seja, o emprego formal total causa efeito Granger no PIB. A causalidade bidirecional foi verificada neste caso. Quando analisado a taxa de juros, ao nível de 5% de significância rejeitou-se a hipótese nula H 0, assim, a taxa de juros causa efeito Granger no emprego formal total, e ao nível de 5% de significância também rejeitou-se a hipótese nula H 0, sendo assim o emprego formal total causa efeito Granger na taxa de juros. Assim, como na variável PIB, na taxa de juros também está ocorrendo causalidade bidirecional. Sendo assim, as variáveis que causam efeito Granger no emprego formal total são: importação, PIB e taxa de juros. Os procedimentos realizados determinaram a relação de equilíbrio de longo prazo entre as variáveis. Esta relação de longo prazo, dada pelo vetor de cointegração, foi utilizado na equação que estabeleceu as relações de curto prazo como variável explicativa de termo de correção de erros (NETO, 2007, p.82). Na Tabela 5 são apresentados os resultados do modelo estimado com cinco defasagens, fornecendo os parâmetros de curto prazo. 14

15 Tabela 5: Parâmetros estimados pelo modelo VEC, Brasil, de 2002 a 2013 Variáveis D(ET) Variáveis D(ET) Variáveis D(ET) Vetor de D(TX(-1)) D(PIB(-1)) cointegração [ ] [ ] [ ] D(ET(-1)) D(TX(-2)) D(PIB(-2)) [ ] [ ] [ ] D(ET(-2)) D(TX(-3)) D(PIB(-3)) [ ] [ ] [ ] D(ET(-3)) D(TX(-4)) D(PIB(-4)) [ ] [ ] [ ] D(ET(-4)) D(TX(-5)) D(PIB(-5)) [ ] [ ] [ ] D(ET(-5)) D(IM(-1)) [ ] [ ] R-squared D(IN(-1)) D(IM(-2)) Akaike AIC [ ] [ ] Schwarz SC D(IN(-2)) D(IM(-3)) [ ] [ ] D(IN(-3)) D(IM(-4)) [ ] [ ] D(IN(-4)) D(IM(-5)) [ ] [ ] D(IN(-5)) Intercepto [ ] [ ] Fonte: Dados da Pesquisa. Os valores entre colchetes são as estatísticas de student. Como objetivo do trabalho foi o de estabelecer as relações do emprego total em relação as outras variáveis, só foi apresentado os resultados para o ET (Emprego Total). As variáveis explicativas determinaram o comportamento de curto prazo da variável dependente. A dinâmica de curto prazo do emprego total foi influenciada tanto pela trajetória de equilíbrio de longo prazo, como pelo comportamento de curto prazo das variáveis explicativas. O modelo VEC (modelo de correção de erro) ficou bem ajustado, pois o seu R² foi de 0,95, o que corresponde que 95% das variações da variável dependente é explicado pelas variações das variáveis independentes e o restante explicado pelo erro. Como o modelo foi rodado em primeira diferença eliminou-se a regressão espúria. Segundo a estimativa de Akaike (AIC) foram necessárias 5 defasagens para que ocorre-se o menor valor da estimativa. O modelo que melhor se ajustou no curto prazo foi com a variável emprego formal total como variável dependente, mostrando assim que as variáveis independentes (taxa de juros, importação e PIB) causam efeitos de curto prazo na variável dependente. Ao nível de 1% de significância rejeitou-se a hipótese nula H 0, ou seja, as variáveis irão levar 1,41 trimestres para entrar em equilíbrio novamente. Com este nível de significância o emprego total com duas e três defasagens foi estatisticamente diferente de zero. Assim como no caso da inflação que com uma e duas defasagens foi estatisticamente diferentes de zero para 1% de significância rejeitando a hipótese nula H 0. Isso demonstra que quanto mais aumentar a inflação maior será a geração de emprego formal. A macroeconomia dos anos de 1960 se apoiava na chamada curva de Phillips, que sustentava que havia uma relação empírica inversa e previsível entre inflação e 15

16 desemprego: quando a taxa de desemprego é alta, a inflação é baixa, e vice-versa. Em outras palavras, quanto maior a inflação, mais empregos são ofertados. Essa curva nos dava a ideia de que o governo tinha sempre a opção de diminuir o desemprego às custas de alguma inflação (SERRANO, 2006). Ao nível de 10% de significância não rejeita a hipótese nula H 0, ou seja, o PIB com todas as defasagens são estatisticamente igual a zero. Como se pode observar o PIB impactou negativamente com duas defasagens no emprego formal total, e com as outras defasagens impulsionou positivamente, porém foi considerado baixo este impacto. Este baixo impacto pode ser explicado pelo pequeno crescimento do PIB no período analisado, com isso, o emprego também não cresceu significativamente. Sendo assim, o PIB não impactou significativamente na estimativa do modelo do emprego formal total. Já a taxa de juros com uma e três defasagens foi estatisticamente diferentes de zero, para o nível de 1% de significância rejeitando-se hipótese nula H 0, o que acaba por impactar positivamente no emprego formal total. O que se pode observar é que quando se reduz a taxa de juros básica e, simultaneamente, estimular os investimentos no setor privado, visualiza-se um aumento da demanda agregada e a geração de novos empregos. Porém, no período analisado outro fator externo pode ter causado um impacto positivo na geração de emprego, apesar do aumento da taxa de juros. No cenário político econômico nacional, neste período, se observam vários programas de estímulo ao crescimento econômico como a ampliação do Programa Bolsa Família, o Programa de Aceleração do Crescimento (PAC) criado em 2007 e ampliado para uma segunda fase em Certamente foram programas decisivos para o país enfrentar a crise de 2008, e consequentemente no aumento da oferta de empregos e na geração de renda. No caso das importações, ao nível de 1% de significância rejeitou-se a hipótese nula H 0, assim a importação com uma defasagem foi estatisticamente diferente de zero, já ao nível de 5% de significância também rejeitou-se a hipótese nula H 0, ou seja, a importação com cinco defasagens também foi estatisticamente diferente de zero. Como pode-se observar na Tabela 5 a importação impactou negativamente o emprego formal total, o que já era esperado pela informação a priori, pois quanto mais se importa menos produtos são fabricados no Brasil, com isso a demanda de mão de obra tende a diminuir. CONSIDERAÇÕES FINAIS Esta pesquisa analisou a influência das variáveis PIB, taxa de juros, importação e inflação em relação ao emprego formal no Brasil no período de 2002 a No modelo estimado as variáveis inflação e taxa de juros impactaram positivamente 16

17 o emprego formal no Brasil, sendo que no mundo real a partir da informação a priori estas variáveis deveriam impactar negativamente, ou seja, quanto maior a inflação e maior a taxa de juros menor seria a geração de emprego. Neste modelo isso pode ser explicado pela compilação dos dados, os quais foram transformados de mensais para trimestrais, fato que pode ter ocorrido um erro de especificação do modelo. A variável PIB não impactou significativamente no modelo estimado, este baixo impacto pode ser explicado pelo baixo crescimento do PIB no período analisado, com isso o emprego também não cresceu significativamente. Apenas a variável importação impactou negativamente o emprego formal no Brasil, o que já era esperado pela informação a priori, pois quanto maior for a importação menos produtos serão produzidos internamente no Brasil e com isso menos mão de obra será demandada. Este estudo foi uma introdução sobre algumas variáveis que influenciam o emprego formal total no Brasil. Porém, existem muitas variáveis que pode influenciar de alguma maneira o emprego formal. Sendo assim, para trabalhos futuros, outros pesquisadores poderão identificar com mais detalhe e aprofundar melhor sobre o assunto, para que assim possam mostrar com mais ênfase as variáveis que influenciam o emprego formal positivamente ou negativamente. REFERÊNCIAS CHAHAD,J. P. Z. Tendências recentes no mercado de trabalho: pesquisa de emprego e desemprego. São Paulo em Perspectiva, São Paulo, v. 17, p , CORRÊA, R. L. Região e organização espacial. São Paulo: Ática, CURSO DE PREDICCIÓN ECONÓMICA Y EMPRESARIAL. Técnicas Avanzadas de Predicción. Disponível em: < Acesso em: 02. Fev EHRENBERG, R. G.; SMITH, R. S. A moderna economia do trabalho: teoria e política pública. 5. ed. São Paulo: Makron Books, GREMAUD, A. P.; PINHO, D. B. VASCONCELLOS, M. A. S. (Coord.). Manual de economia. 5. ed. São Paulo: Saraiva, GUJARATI, D. N.; PORTER, D. C. Econometria Básica. 5. ed. Porto Alegre: Bookman, HARVEY, D. Condição Pós-Moderna. São Paulo: Edições Loyola, NETO, A. C. Relações entre crédito e crescimento econômico no Brasil, 2000 a Tese (Doutorado em Economia Aplicada) Universidade Federal de Viçosa, PIFFER, M. A teoria da base econômica e o desenvolvimento regional do Estado do Paraná no final do século XX. Tese (Doutorado em Desenvolvimento Regional) Universidade de Santa Cruz do Sul,

18 ROCHA, M.; CAMPOS, M. F. S. S.; BITTENCOURT, M. V. L. A evolução das desigualdades por categorias de escolaridade entre 1996 e 2004: uma análise com regressões quantílicas. Revista de Economia Contemporânea, Rio de Janeiro, v. 14, n. 1, p , Disponível em: scielo.php?script=sci_arttext&pid=s &lng=en&nrm=iso Acesso em: 02. Fev SANTOS, M. A natureza do espaço: técnica e tempo, razão e emoção. São Paulo: Hucitec, TESTE DE CO-INTEGRAÇÃO DE JOHANSEN UTILIZANDO O SAS. Disponível em: < Acesso em: 02.fev UOL. Premiada teoria sobre inflação e desemprego. Disponível em: < Acesso em: 02.fev VASCONCELOS, J. R. (Coord.). DEMIAN, C. Paraná: economia, finanças públicas e investimentos nos anos 90. Texto para discussão. Brasília: IPEA, nº 624,